梁璐璐 張之

摘要：文章主要梳理企業(yè)存款波動原因，嘗試從數(shù)量角度研究企業(yè)存款的預(yù)測方法，特別是基于全社會貨幣供給總量的視角進行實證檢驗。文章發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)企業(yè)存款與M1存在高度的相關(guān)性。文章的結(jié)論是：對商業(yè)銀行而言，預(yù)測未來企業(yè)存款的增長趨勢可以通過觀察和分析M1的趨勢得到。

關(guān)鍵詞：企業(yè)存款;預(yù)測;貨幣供給

一、 文獻綜述

雖然人民幣存款歷來就有非常明顯的季末沖高、下季初回落的規(guī)律（王廣龍、騰飛，2015），但近年來企業(yè)存款的波動及增速下降已經(jīng)不能僅僅用季節(jié)因素加以解釋。由于歐美等國期限超過3個月的定期存款數(shù)量幾乎為零（范建軍，2014），因此國外對于企業(yè)存款的研究相對較少。針對我國近年企業(yè)存款增速波動劇烈的問題，目前國內(nèi)已有的研究將企業(yè)存款波動的原因歸結(jié)為四點：

1. 外匯占款波動影響。外匯占款作為影響我國基礎(chǔ)貨幣供給和整個市場流動性的重要決定因素，其變動一方面影響到基礎(chǔ)貨幣，在源頭上影響存款派生;另一方面直接影響銀行存款增長（徐仲昆，2015）。由于人民幣貶值和浮動區(qū)間的擴大、我國的資產(chǎn)價格上漲空間未見明朗等疊加因素，2008年以來外匯儲備呈現(xiàn)出先升后降的趨勢，人民幣外匯占款在2014年5月達到27.29萬億元，創(chuàng)歷史新高。隨后由于境外經(jīng)濟的疲軟和需求的減弱，外匯儲備和外匯占款雙雙出現(xiàn)了負(fù)增長的局面。截至2016年3月，我國人民幣外匯占款降至23.83萬億，與2015年同期相比縮減近3萬億元。新增外匯占款的減少使得外部流入資金對M2增長的貢獻率呈下降趨勢（王永利，2014）。

2. 投資渠道拓寬，企業(yè)存款轉(zhuǎn)向銀行理財產(chǎn)品。近兩年，商業(yè)銀行不斷推出各類企業(yè)理財產(chǎn)品，同業(yè)、理財業(yè)務(wù)的大規(guī)模發(fā)展，使流通中現(xiàn)金及活期存款正逐漸向同業(yè)存款快速轉(zhuǎn)化，企業(yè)存款尤其是活期存款下降幅度較大。

翟光宇（2016）指出，隨著利率的持續(xù)下行和法定存款準(zhǔn)備金率的不斷提高，我國商業(yè)銀行理財產(chǎn)品規(guī)模逐步擴大，隨之帶來的是整個商業(yè)銀行體系內(nèi)存款的逐年遞減。商業(yè)銀行、企業(yè)以及居民部門等微觀主體行為的改變，從根本上改變了我國商業(yè)銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。實證顯示，理財產(chǎn)品能夠?qū)Υ婵钸M行分流。段福印和李方（2012）證明，理財產(chǎn)品可以將融資方式由間接轉(zhuǎn)化為直接，這種作用的結(jié)果會降低貨幣增速及絕對值。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品、理財產(chǎn)品等市場創(chuàng)新產(chǎn)品的不斷豐富，季節(jié)時點各類產(chǎn)品轉(zhuǎn)換的頻率更加頻繁，也在無形中加大了存款的波動性（孫東升、謝蘭、翟穎慧，2015）。

3. 非標(biāo)等負(fù)債派生存款業(yè)務(wù)隨監(jiān)管強度變動明顯。從2013年開始，監(jiān)管層開始加強對銀行非標(biāo)產(chǎn)品的監(jiān)管力度，導(dǎo)致負(fù)債派生存款這一渠道變窄，此類通道派生企業(yè)存款的能力大大下降。2013年3月份銀監(jiān)會下發(fā)8號文，正式劃定理財產(chǎn)品中的非標(biāo)資產(chǎn)上限，規(guī)定理財資金投資非標(biāo)資產(chǎn)應(yīng)不超過理財總額的35%和銀行總資產(chǎn)的4%，8號文的頒布促使大量非標(biāo)從銀行表外進入表內(nèi)同業(yè)項下。之后，監(jiān)管層持續(xù)布局，9號文、107號文、11號文陸續(xù)出臺。2014年5月16日，一行三會和外管局又聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于規(guī)范金融機構(gòu)同業(yè)業(yè)務(wù)的通知》（127號文），“通知”明確了同業(yè)業(yè)務(wù)的類型和同業(yè)存款業(yè)務(wù)的資金存入方（徐以升，2014）。從一連串的政策來看，監(jiān)管層對非標(biāo)整治的范圍和力度都在加大，商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置從非標(biāo)端進入到信貸端，部分企業(yè)融資將轉(zhuǎn)向債券市場和股票市場。非標(biāo)的下降導(dǎo)致企業(yè)存款中派生存款部分隨之下降，這也是導(dǎo)致2014年以來企業(yè)存款下降的重要原因。

4. 宏觀經(jīng)濟形勢是大的背景。整體經(jīng)濟的下行和宏觀經(jīng)濟形勢也是導(dǎo)致企業(yè)存款增速下降的宏觀原因。由于2013年下半年以來社會經(jīng)濟活力下降，企業(yè)對于未來的預(yù)期較為悲觀，降低支出要求，因此也就開始逐步減少活期存款的數(shù)量。企業(yè)一方面會把活期存款定期化，一方面也會將這部分資金投向收益更大的其他投資領(lǐng)域。因此，宏觀經(jīng)濟是決定企業(yè)存款增減的大的背景。

各界雖然能夠找到企業(yè)存款下降的具體經(jīng)濟學(xué)原因，卻難以據(jù)此精確地衡量出企業(yè)存款增速下降的數(shù)量，也無法判斷企業(yè)存款未來變化的方向。為此，本文嘗試建立計量模型，試圖尋找到分析和預(yù)測的依據(jù)。本文通過作圖發(fā)現(xiàn)，狹義貨幣M1與企業(yè)存款之間存在高度的相關(guān)關(guān)系。

二、 數(shù)據(jù)選取

我們采用央行按月公布的金融數(shù)據(jù)進行分析，由于同業(yè)存款數(shù)據(jù)不可獲得，本文主要選取指標(biāo)和變量為：非金融企業(yè)存款DEP、現(xiàn)金M0、狹義貨幣M1和廣義貨幣M2。數(shù)據(jù)范圍截取2011年1月～2015年12月的月度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自中國人民銀行網(wǎng)站和Wind數(shù)據(jù)庫。

作圖1發(fā)現(xiàn)，非金融企業(yè)存款與狹義貨幣M1直觀上存在著較強的聯(lián)動關(guān)系，這個觀察結(jié)果將是本文立論的依據(jù)。

三、 實證分析

本節(jié)試圖通過建立多種數(shù)量經(jīng)濟模型，從多角度探討企業(yè)存款的波動并希望找到合適的模型，以達到對企業(yè)存款的分析與預(yù)測作用。

1. 時間序列ARMA模型。回歸得到M1與企業(yè)存款的線性回歸系數(shù)為1.085，R2接近1。為了進一步探索企業(yè)存款自身的動態(tài)變化特征，本文建立企業(yè)存款的時間序列模型，擴充對數(shù)據(jù)和模型的認(rèn)識：

觀察企業(yè)存款的散點圖發(fā)現(xiàn)，企業(yè)存款序列為非平穩(wěn)序列（單位根檢驗也驗證得到），序列的季節(jié)性趨勢并不明顯，序列也不存在非線性趨勢，為了避免對數(shù)據(jù)的過分處理，我們暫不對數(shù)據(jù)去季節(jié)性因素和取對數(shù)。對企業(yè)存款序列做一階差分，單位根檢驗結(jié)果顯示差分后的企業(yè)存款序列為平穩(wěn)序列。

根據(jù)回歸結(jié)果，企業(yè)存款是具有滯后效應(yīng)的，即企業(yè)存款不僅受到同期各種因素的影響，而且也受到自身過去值的影響。企業(yè)存款在每一期的沖擊基本都會持續(xù)3期，3期之后沖擊衰減到微弱不計。換句話說，企業(yè)存款與滯后3期的數(shù)值都存在著較強的正相關(guān)關(guān)系，時間越是臨近，對當(dāng)期的影響越大。

2. 向量自回歸VAR模型。企業(yè)存款DEPt和M1t序列均為非平穩(wěn)序列，但其一階差分為平穩(wěn)序列，因此對其一階差分序列做VAR回歸。對企業(yè)存款DEPt和M1t的一階差分序列做格蘭杰因果檢驗，發(fā)現(xiàn)其彼此不是對方的格蘭杰原因，因此將DM1t序列作為VAR模型的外生變量。VAR模型的滯后階數(shù)檢驗得到，差分序列下模型最優(yōu)的滯后階數(shù)選擇為2，說明原序列滯后階數(shù)為3，這與我們上節(jié)得到的企業(yè)存款與其自身滯后3期存在相關(guān)關(guān)系的結(jié)論相符，因此對VAR模型回歸結(jié)果如下：

VAR模型的特征根全部小于1，因此建立的VAR模型平穩(wěn)。VAR模型的回歸結(jié)果說明，企業(yè)存款與其滯后三期存在著正相關(guān)關(guān)系，這與時間序列得到的結(jié)果相同。另外，從DEPt-1的系數(shù)0.789看出，企業(yè)存款與滯后一期的相關(guān)關(guān)系比較明顯。另外，企業(yè)存款與貨幣供給M1當(dāng)期的變化量（M1t-M1t-1）呈正相關(guān)關(guān)系，且系數(shù)為0.888，說明M1當(dāng)期的變化量對于當(dāng)期的非金融企業(yè)存款影響較大。我們認(rèn)為，這一模型是在現(xiàn)有條件和前文論述基礎(chǔ)上建立的比較合理并且有效的模型。

3. 模型對企業(yè)存款數(shù)據(jù)的預(yù)測。使用模型的回歸結(jié)果對企業(yè)存款進行靜態(tài)預(yù)測，結(jié)果如圖2。

可以看出，時間序列模型對于企業(yè)存款趨勢的預(yù)測能力還是比較強的，但對于大的波動而言，預(yù)測稍顯滯后。而VAR模型對于企業(yè)存款趨勢的預(yù)測基本與實際一致，對于波動的預(yù)測效果也要優(yōu)于時間序列模型，對大的波動都能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測。說明M1的確與企業(yè)存款存在著十分重要的內(nèi)在聯(lián)系，M1對于企業(yè)存款的預(yù)測能夠起到更精確的效果。

企業(yè)存款和貨幣供給是維度不同的概念，它們之間既有交叉的部分，也有非交叉的部分。M1中包含著企業(yè)存款的活期部分，M2（商業(yè)銀行存款加現(xiàn)金）中包含著整個企業(yè)存款的活、定期部分。作者認(rèn)為，在我國，通常企業(yè)存款中定期相較于活期存款比重要大，所以雖然M2中包含所有的企業(yè)存款，但由于M2基數(shù)較大、包含要素較多，相應(yīng)地干擾因素也較多，使得企業(yè)存款與M2聯(lián)動趨勢并不明顯。而M1由于基數(shù)較小，包含的要素少，與企業(yè)存款的聯(lián)動趨勢則顯得明顯。在我國商業(yè)銀行存款中，超過60%的存款是期限超過3個月的定期存款，它們作為金融資產(chǎn)而非貨幣被存款人持有。我國把許多本應(yīng)歸入金融資產(chǎn)的銀行存款納入了貨幣供給的統(tǒng)計范疇，一方面造成我國貨幣供給數(shù)據(jù)相較歐美等國較大（范建軍，2014），另一方面，也說明我國的貨幣供給與企業(yè)存款之間存在一定的相關(guān)關(guān)系。

四、 結(jié)論與建議

本文通過建立多種計量模型分別檢驗了貨幣供給視角下，企業(yè)存款的變動趨勢。結(jié)果顯示企業(yè)存款與M1存在高度相關(guān)關(guān)系，回歸得到企業(yè)存款與M1的相關(guān)系數(shù)接近1。對企業(yè)存款做時間序列回歸得到企業(yè)存款是具有滯后效應(yīng)的，不僅受到同期各種因素的影響，也受到自身過去值的影響;VAR模型的回歸結(jié)果也同樣驗證了企業(yè)存款與其滯后期存在著正相關(guān)關(guān)系，M1當(dāng)期變化量對于當(dāng)期的非金融企業(yè)存款影響較大。最后經(jīng)數(shù)據(jù)檢驗，VAR模型具備良好的預(yù)測能力。

企業(yè)存款波動的原因目前尚無定論，許多學(xué)者將其歸結(jié)為外匯占款波動、銀行理財產(chǎn)品擠占空間、監(jiān)管方向和宏觀經(jīng)濟形勢變動等原因。本文通過觀察和實證檢驗，得到企業(yè)存款與M1的高度相關(guān)關(guān)系。雖然通過理論分析目前無法得到這種聯(lián)動關(guān)系的確切原因，但對于商業(yè)銀行管理者而言，預(yù)測未來企業(yè)金融存款增長趨勢，可以簡化為觀察和分析M1的趨勢，進而再推斷商業(yè)銀行自身企業(yè)存款的增減程度。即使拋開模型，我們也能夠通過看M1的走勢，來預(yù)測企業(yè)存款未來大體的走勢。這對于銀行的提前做好預(yù)警措施、合理安排貸款業(yè)務(wù)，具有十分重要的現(xiàn)實意義。

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作者簡介：梁璐璐（1988-），女，漢族，河北省石家莊市人，中國社會科學(xué)院金融研究所博士后流動站、興業(yè)銀行博士后科研工作站博士后，研究方向為商業(yè)銀行資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù);張之（1985-），男，漢族，北京市人，南開大學(xué)金融學(xué)院博士生，研究方向為金融風(fēng)險。

收稿日期：2016-10-14。